Python数据分析三剑客入门教程
2022-02-08 13:02:29 1.91MB python 数据分析 开发语言 后端
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利用爬虫工具爬起了链家网2020年1月8号基本上全网的数据(共8万多条),CSV文件格式,并进行了简单的数据清洗,去除了一些重复值和异常值,可由Python进行分析
2022-02-07 09:15:23 8.51MB Python数据分析 链家网全网数据
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python数据分析 tmdb电影数据分析 源码及数据
2022-02-06 11:02:46 8.91MB python 数据分析 数据挖掘 后端
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Python数据分析入门——数据清理案例资源文件,二手房数据
2022-02-02 19:02:34 100KB python 数据分析 开发语言 数据挖掘
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包括:数据文件“superstore_dataset2011-2015.csv”和基于Jupyter notebook环境的文件“python数据分析实战之超市零售分析.ipynb”,学习时,将两个文件拷贝到同一文件夹下,按住键盘shift键,在空白处点鼠标右键,选择“在此处打开命令窗口”(或者是:在此处打开shell窗口),输入:jupyter notebook 回车,即可进入upyter notebook环境,点击打开“python数据分析实战之超市零售分析.ipynb”,即可学习了。
2022-01-28 09:02:06 1.64MB python 数据分析 零售 jupyter
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四个部分。 第一部分处理基线模型的开发。 该模型应使我们能够快速了解问题和数据。 之后,深入细节。第三部分,通过探索性数据分析和特征提取来研究和增强数据,第四部分,改善机器学习模型的性能。
2022-01-22 14:07:37 2.62MB Python\ 数据分析 特征提取
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主要是numpy和pandas的常用操作
2022-01-16 14:15:39 5.7MB 数据分析 numpy pandas
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有打包好的py文件下载使用,可以拿来即用,老师可以用来当做教学小案例使用。 数据分析9个优雅小技巧(测试代码+保姆级api例程),让你的代码更加python,代码优雅简洁。
2022-01-10 19:07:25 3KB Python 数据分析 优雅技巧
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给大家分享一套课程——Python数据分析入门到实战视频课程,完整版,附源码+数据+课件。本课程教你用流行的Python做数据分析,带你用数据认识这个世界!课程讲解细致,项目案例丰富真实。
2022-01-06 17:02:42 522B Python 数据分析
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1、判断题: Python语言是一种高级语言。【对】 2、多选题: Jupyter notebook中运行单元格的方法有哪几种?( ) 选项: A:Enter B:Shift+Enter C:Ctrl+Enter D:F5 答案: 【Shift+Enter;Ctrl+Enter】 3、单选题: Jupyter notebook的记事本文件扩展名为:( ) 选项: A:m B:py C:pyc D:ipynb 答案: 【ipynb】 4、判断题: Jupyter notebook 中的助手需要额外安装。答案: 【对】 5、单选题: Python安装扩展库常用的是( )工具 选项: A:setup B:update C:pip D:run 答案: 【pip】 6、单选题: 关于Python语言的注释,以下选项中描述错误的是:( ) 选项: A:python语言有两种注释方式:单行注释和多行注释 B:python语言的单行注释以#开头 C:python语言的单行注释以单引号开头 D:Python语言的多行注释以’’’(三个单引号)开头和结尾 答案: 【Python语言的单行注释以单引号开头】 7、单选题: 以下选项中,不是pip工具进行第三方库安装的作用的是:( ) 选项: A:安装一个库 B:卸载一个已经安装的第三方库 C:列出当前系统已经安装的第三方库 D:脚本程序转变为可执行程序 答案: 【脚本程序转变为可执行程序】 8、单选题: 安装一个库的命令格式是:( ) 选项: A:pip uninstall  B:pip -h C:pip install  D: ip download  答案: 【pip install 】 9、判断题: 标准的缩进格式是Python的语法之一。 选项: A:对 B:错 答案: 【对】 10、多选题: 下列导入第三库的操作中正确的是:( ) 选项: A:import numpy B:import numpy as np C:from matplotlib import pyplot D:from urllib.request import urlopen 案: 【import numpy;import numpy as np;from matplotlib import pyplot;from urllib.request import urlopen】
2022-01-04 15:27:38 34KB Python
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